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脈沖氣壓拋撒技術在軍事和民用領域都有廣泛應用，如滅火劑噴射、爆炸拋撒等，具有重要的學術和應用價值。本項目以密實填充顆粒為研究對象，在激波管中進行加載實驗，借助多種瞬態測量技術，研究密實填充顆粒在脈沖氣壓驅動下的初始運動機制。

通過車載終端以至少 1Hz 的頻率采集發動機動態運行數據和靜態數據，并通過遠程監管終端上傳至遠程監管平臺；遠程監管平臺將車輛上傳的動態運行數據輸入相應的診斷模塊進行信號診斷，輸入相應的排放因子計算模型計算出排放因子，并讀取 OBD 故障信息對排放結果進行有效性評估，從而獲得車輛的實際排放狀態。

一種巷道底鼓實時監測存儲裝置通過將拉繩式位移傳感器的拉 繩終端固定于一定深度處的巷道底板鉆孔內，拉繩出口端采用剛性寬 墊片墊高固定于巷道底板，傳感器引出線通過導線連接到編譯好相關 程序的單片機，再通過單片機連接到防爆或非防爆的電腦主機串口， 主機通過懸掛銷釘懸掛于巷道一側幫，當巷道底鼓時，其值就及時傳 遞到單片機，最后存儲到電腦主機。本發明解決了現有巷道底鼓監測 多依靠機械刻度測量人工勞動強度大、測量誤差大等困難問題，實現 巷 道 底 鼓 的 連 續 準 確 監 測 與 實 時 存 儲

中小制造企業要想在激烈的市場競爭中立足,必須加強采購管理.本文以供應鏈管理理論為指導,分析了現階段我國中小制造企業采購管理中存在的問題,并提出了供應鏈環境下中小制造企業采購管理的策略.同時以長春某汽車零配件企業為例,論證了策略的可行性.

橡膠集料混凝土（crumb rubber concrete，CRC）是由普通水泥混凝土中摻加橡膠集料組成，與普通混凝土相比，橡膠集料混凝土具有高變形，高能量吸收，高阻尼，高抗凍、高抗滲、高抗沖擊，高抗開裂，低收縮，低熱膨脹系數，低等特性。根據上述特性，該項目擬對彈性混凝土的抗拉強度、抗壓強度、沖擊吸收率、收縮率等性能進行研究，將其應用于室外體育設施并有望投入市場。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

產品服務:一種抗菌防護新材料在面膜、化妝棉、戶外運動皮膚抑菌噴霧、內衣免洗噴霧等未來市場的打造。市場概況:美妝和運動領域商業模式:盈利模式是：創意時尚帶動科技產品消費。會員制社群直銷、搭配主題活動、與時尚產品混搭定期打包銷售。

成果描述：項目把現代生物工程技術與傳統釀造發酵技術相結合，利用自轉化育種功能性菌株及各種釀酒發酵有益菌株，研制開發出各類新型微生物菌劑，既可有效利用和降低各類白酒生產原材料中殘余淀粉含量，提高釀酒原料的利用率，增加出酒率，減少廢棄丟糟的排放；還可根據不同人群飲食文化的嗜好，采用不同微生物菌種配合和工藝改造，生產出具有不同風格特點的新產品類型，實現經濟、社會及環保效益的和諧統一。市場前景分析：本項目成果技術應用覆蓋生物工程、生物化工、食品釀造等工程技術領域。由于核心技術是淀粉質材料的高效利用和酒精成分、風味物質的有效生成，因而相關技術成果適用于不同規模白酒發酵生產企業以及各類釀造食品及發酵飲料等傳統和現代釀造生產企業選擇性使用。本項目已在部分企業得到生產規模應用，產品市場前景良好。與同類成果相比的優勢分析：針對各種原料的專用釀酒微生物制劑系列，為淺褐色粉粒，分別含多種高活性釀酒酶類和各種香型生香酵母，100斤糧食出酒率為50度白酒80-120斤。年產300噸，年銷售收入300萬元。國內領先。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

純電動車用電力驅動系統的額定功率7.5kW，額定轉矩24Nm，峰值功率可以達到24kW，峰值轉矩100Nm，效率大于92%，最高效率為96%，轉速6000rpm，電力驅動系統與整車控制器配合完成21項功能和11項系統故障保護，與國內外類似產品相比綜合技術指標達到了國際先進水平。